DGIST 김기섭 교수(좌측에서 4번째) 연구팀이 IROS 2026에서 최우수 논문상을 수상했다. /DGIST 제공 DGIST 연구진이 세계 최고 권위의 로봇 분야 국제학술대회에서 1933편의 논문 가운데 단독으로 최우수 논문에 선정됐다. DGIST는 로봇및기계전자공학과 김기섭 교수 연구팀이 ‘IEEE/RSJ IROS 2026’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 7일 밝혔다. IROS는 자율주행과 로봇 인지, 인공지능(AI) 등 지능형 로봇 기술 전반의 최신 연구 성과를 다루는 세계적인 국제학술대회다. 올해 대회에 제출된 논문은 모두 1933편으로, 김 교수팀의 연구가 단독으로 최우수 논문에 선정됐다. 연구팀은 로봇이 오랜 기간 같은 공간을 돌아다니면서 물체의 위치 변화와 과거 이력을 스스로 축적하고 기억할 수 있는 장기 메모리 시스템 ‘LT-Mem’을 개발했다. 기존 로봇은 주변 환경을 지도로 만들고 이를 최신 상태로 갱신하는 과정에서 과거 정보를 잃어버리는 문제가 있었다 야마토게임하기 . 서로 다른 시。에 관찰한 물체가 같은 대상인지 판단하거나 특정 물체가 과거 어디에 있었는지를 기억하는 데도 한계가 있었다. LT-Mem은 이 같은 한계를 넘어 로봇이 공간의 ‘현재 모습’뿐 아니라 ‘과거의 변화’까지 기억하도록 한 것이 특징이다. 같은 공간을 여러 차례 방문하면서 물체의 위치 변화 이력을 쌓기 때문에 자주 옮겨지는 의자와 오랫동안 같은 자리에 놓여 있는 가구 등을 구분할 수 있다. 이를 토대로 “이 의자가 그동안 어디에 있었는가”와 같은 질문에도 과거의 관찰 기록을 활용해 답할 수 있다. 특히 고가의 라이다(LiDAR) 등 별도 센서 없이 카메라로 촬영한 비디오만 활용할 수 있도록 했다. 연구팀이 자체 개발한 영상 기반 지도 구축 기술인 ‘MR.ScaleMaster’를 활용해 서로 다른 시.에 촬영한 영상을 하나의 일관된 3차원 공간 좌표에 연결하는 방식이다. 데이터 처리 부담도 크게 낮췄다. 바다이야기 확률 방대한 영상 기록을 매번 다시 분석하는 기존 대규모 언어모델 방식과 비교해 약 16분의 1 수준의 데이터인 토큰만 사용하면서도 더 높은 추론 성능을 달성했다는 게 연구팀의 설명이다. 연구팀은 로봇의 장기 기억 능력을 체계적으로 평가할 수 있는 새로운 평가 체계인 ‘LT-VQA’도 함께 제시했다. 향후 로봇이 가정이나 물류창고, 시설 등 지속적으로 변화하는 환경에서 장기간 자율적으로 활동하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 김기섭 DGIST 교수는 “로봇이 현재 공간을 단편적으로 인식하는 것을 넘어 시간에 따른 변화까지 경험으로 축적하고 이해할 수 있는 장기 자율 시스템의 가능성을 열었다”며 “가정용 서비스 로봇과 물류·시설 관리 로봇 등 복잡한 환경에서 장기간 활동해야 하는 로봇 분야 발전에 핵심적인 역할을 할 것”이라고 말했다. 이번 논문에는 김 교수가 교신저자, 이유민 석사과정생이 제1저자, 주효석 석박사통합과정생이 공동저자로 참여했다. 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 우수신진 연구사업·기초연구사업, 정보통신기획평가원(IITP)의 AI스타펠로우십 지원을 받아 수행됐다. ns-serif;